记忆召回

解决什么问题

每次新开对话，Agent 往往只看到当前消息，容易忘记用户偏好、正在做的项目、之前踩过的坑。手动补充上下文会让对话体验断裂，也增加用户成本。记忆召回针对这个问题：在新会话或新任务启动时，让 Agent 先读取已有记忆，再开始回复。

如何工作

该技能把召回拆成 4 步，要求在回复用户之前完成：

• 读取长期记忆：检查长期记忆文件；文件不存在则跳过。
• 读取近期日志：读取今天和昨天的日志文件，补充最近工作轨迹。
• 搜索历史对话：调用 conversation_search 一次，用自包含查询重述当前任务、所需历史上下文和关键词。
• 融合上下文：内化用户身份、进行中项目、安全规则和过往决策，再应用这些信息回复。

技能强调静默执行：不要说“我在回忆”，只把偏好、决策和安全约束自然带入回答。优先级上，用户身份、进行中项目、安全规则和破坏性操作守则高于工具偏好、命名规范和日常背景。

适用边界

它适合需要跨会话连续性的个人助手、项目协作 Agent，或需要记住技术决策和工作习惯的编码助手。需要注意：记忆缺失时只跳过对应步骤；conversation_search 无结果时退化为文件记忆；系统指令优先级更高。它主要做读取和上下文融合，不负责写入记忆，也不应在回复里复述整段记忆。